Vos équipes livrent en prod 2.6x plus avec l'IA.
On leur montre comment.
Tecodia accompagne les équipes dev vers le dev augmenté. Audit, formation, skills et agents sur mesure.
L'IA transforme le dev. Vos équipes suivent-elles ?
Les devs testent ChatGPT seuls, sans méthode
Chacun bricole dans son coin. Pas de process, pas de mesure, pas de capitalisation. L'impact reste anecdotique.
Les gains de productivité restent anecdotiques
Copilot installé = 5% du potentiel. Sans skills métier, sans agents, sans intégration CI/CD, l'IA reste un gadget.
La concurrence intègre l'IA plus vite que vous
Les équipes qui ont structuré leur approche IA livrent 2x plus vite. Celles qui attendent prennent du retard chaque sprint.
Il existe une approche structurée. Et elle se mesure.
Code review par l'IA : pas des typos, de l'architecture
L'IA connaît votre codebase, vos conventions, et votre historique d'erreurs. Elle ne se contente pas de linter - elle raisonne.
async getUserProfile(userId: string) { const user = await this.userRepo.findById(userId); const prefs = user.preferences; const prefs = user.preferences ?? DEFAULT_PREFS; const theme = prefs.theme; const theme = prefs?.theme ?? 'default'; const notifications = prefs.notifications; const notifications = prefs?.notifications ?? true; return { ...user, theme, notifications }; }24h d'un dev augmenté
L'IA ne remplace pas le développeur. Elle supprime tout ce qui n'est pas du code.
Erreur détectée en production
L'agent monitoring capte une GraphQLError sur Apollo Studio. Vous dormez.
L'agent identifie le resolver, localise le bug, et ouvre une PR de fix. Tests verts.
Début de journée - review & merge
Vous ouvrez le terminal. L'agent a laissé un résumé. 2 PRs de fix prêtes.
Review, merge. 5 minutes. Le bug de la nuit est réglé avant le café.
Premier ticket du sprint
Au lieu de coder de zéro, l'agent connaît votre codebase et vos conventions.
Il propose une implémentation alignée avec votre schema GraphQL. Vous ajustez et push.
Code review d'un collègue
Le skill de review analyse le diff automatiquement.
Il pointe les risques, vérifie la cohérence avec le reste du code. Vous vous concentrez sur l'architecture, pas sur les typos.
Pause déjeuner - l'agent continue
Un bug remonté par NewRelic. L'agent tourne en background.
Quand vous revenez : PR ouverte, tests verts, prête pour review.
Déploiement - 30 secondes
Un commit, une commande. La branche, le message, la PR, les reviewers.
Tout est généré automatiquement. Branche, commit conventionnel, PR avec description, reviewers assignés.
Check monitoring
Le skill Apollo sort un rapport : 0 erreur critique, latence stable.
Rien à faire. L'agent a géré les alertes mineures en autonome.
Fin de journée - 7 PRs mergées
Zéro copier-coller de stack trace. Zéro plomberie Git manuelle.
Vous avez codé MOINS qu'avant. Mais vous avez livré PLUS. L'IA a supprimé tout ce qui n'était pas du code.
Le paradoxe : on tape MOINS sur le clavier qu'avant. Mais on livre 2.6x PLUS.
Les migrations que vous repoussez depuis 3 ans
Changer de base de données. Migrer une infra AWS. Passer 847 fichiers en TypeScript. Votre équipe n'a jamais le temps. Les agents, si.
MongoDB → PostgreSQL
156 fichiers concernés
Migration complète d'une base MongoDB vers PostgreSQL. L'agent analyse les schemas NoSQL, génère les migrations SQL, convertit les queries Mongoose en Prisma/TypeORM, et valide l'intégrité des données document par document. Zéro perte de donnée.
Ce que votre équipe reporte depuis des mois, un agent le fait en quelques jours. Sans mobiliser vos devs. Sans bloquer le sprint.
La doc que personne ne veut écrire
L'IA lit votre code, vos tests, vos patterns - et génère la documentation automatiquement. Sur Notion, Jira, Confluence, ou votre wiki. Via MCP, tout est connecté.
L'agent analyse le code source...
Vos devs ne veulent pas écrire la doc ? Normal.
L'agent la génère depuis le code, la maintient à jour, et la publie où vous voulez.
Connecté via MCP à Notion, Jira, Confluence, GitHub Wiki, ou n'importe quel outil de votre stack.
Vos agents travaillent pendant que vous dormez
Simulation d'un agent de monitoring qui détecte et corrige un bug en production à 3h du matin.
Notre accompagnement
De l'audit à l'autonomie. Un parcours structuré, pas un one-shot.
Audit AI Readiness
On cartographie votre workflow, vos outils, vos points de friction. On identifie les quick wins et les chantiers structurants.
Workshops Pratiques
Vos devs mettent les mains dedans. Pas des slides - du code, sur VOTRE stack, avec VOS cas d'usage.
Skills & Agents sur mesure
On construit les skills adaptés à votre codebase. Commit, review, monitoring, tickets - tout ce qui mange du temps.
Accompagnement récurrent
On reste pour mesurer, ajuster, et pousser l'autonomie. Suivi des KPIs, itération sur les agents, support continu.
Des résultats mesurés, pas promis
Résultats mesurés sprint après sprint sur une stack GraphQL/AWS/TypeScript en production.
Référence : équipe dev chez un grand média international (Warner Bros. Discovery)
On maîtrise vos outils
Pas de religion. Le bon outil pour le bon usage.
À propos
Jonathan Jalouzot Cohen
Fondateur de Tecodia
15 ans d'expérience en développement. Lead Dev chez Eurosport (Warner Bros. Discovery). Ingénieur EPITA 2011.
Depuis plus d'un an, j'intègre l'IA au cœur des workflows de développement. Pas en théorie - en production. Sur de vraies stacks, avec de vraies équipes, et des résultats mesurables.
Ce n'est pas de la théorie. C'est notre quotidien.
Questions fréquentes
Les vraies questions que se posent les CTOs avant de se lancer.
Prêt à accélérer votre équipe ?
30 minutes. Sans engagement. 100% actionnable.
On parle de votre stack, vos enjeux, et ce que l'IA peut réellement changer dans votre delivery.